Камера на лоб, газировка в подарок: как человечество снимает самоучитель для роботов
Вы наверняка видели ролики, где индийские швеи работают за станками с экшен-камерами на лбах или парикмахер стрижет с GoPro, закрепленной на груди. За такой, как может показаться, фрик-контент платят зарплату, ведь каждое видео уходит в обучающую выборку робота, который однажды сделает то же самое без человека. Под катом расскажу, кто собирает данные для гуманоидов, сколько за это платят и при чем тут «Яндекс» и «Сбер».
Почему ИИ так любит длинные тире?
Как получилось, что старинный и, наверное, самый элегантный знак пунктуации стал маркером нейротекста? Попробуем разобраться.—.—Длинное тире с недавних пор — чуть ли не главная улика при разоблачении нейрописанины. Дескать, всякий, кто знает, как и где его ставить, отдал свои литературные экзерсисы на откуп ИИшке и вообще занимается самым постыдным мухлежом.
mAP50 = 0,99 за 22 минуты на CPU. Жаль, что цифра ничего не значит
Я дообучил YOLO11n на датасете medical‑pills из документации Ultralytics: 60 эпох, 22 минуты на ноутбучном Ryzen 7, mAP50 = 0,991 на валидации. По всем признакам — успех: можно делать скриншот и рассказывать, как легко сегодня учить детекторы.Потом я прогнал тот же датасет через dataset‑doctor — свою проверялку датасетов — и узнал, что у каждого из 23 валидационных кадров есть почти точная копия в train. Валидация измеряла не «как модель справится с новыми таблетками», а «как хорошо модель помнит то, что уже видела».
Миллионы за комментарий. Почему IT‑гиганты скупают книги и корпоративную почту?
Мы с вами наблюдаем новую промышленную революцию. И не просто наблюдаем, а являемся её частью, причём стали ею мы ещё задолго до того, как всё это началось.Бум искусственного интеллекта, как принято считать, начался в 2022 году с выпуском ChatGPT на базе модели GPT-3.5 от OpenAI. Всего за почти четыре года наступила новая эпоха технологического прогресса, и, очевидно, она только набирает свои обороты.
В открытых иностранных датасетах для ИИ нашли песни и клипы российских исполнителей
Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии (НФМИ) исследовали базу данных проекта AI Watchdog, созданного журналом The Atlantic. Проект анализирует датасеты Laion‑Disco-12M от Laion с 12,3 млн треков с YouTube и Sleeping‑D 9M от Sleeping AI с 9,7 млн треков из того же источника. В указанных базах нашлись песни Басты, Димы Билана, Леонида Агутина и других российских музыкантов, пишут «Ведомости».Статистика выглядит следующим образом:Баста — 193 песни в Laion‑Disco-12M и 104 в Sleeping‑D 9M.Сергей Лазарев — 144 и 118 песен.Дима Билан — 140 и 119.
Как я завайбкодил проект и победил с ним в двух конференциях
Сразу бы хотел сказать, что это моя первая статья на Хабре, я пока не крутой программист и есть к чему стремиться. Но я бы хотел поделиться этим опытом «вайбкодера». Нейросети, конечно, полезный инструмент, но это всего лишь инструмент, а не полноценная замена специалиста.С чего всё началось (3 декабря 2025 года)Свою первую конференцию я ждал больше месяца, её постоянно переносили.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ
